计算机应用研究
計算機應用研究
계산궤응용연구
APPLICATION RESEARCH OF COMPUTERS
2012年
12期
4455-4458
,共4页
旅行商问题%差分进化%遗传算法%混合智能算法
旅行商問題%差分進化%遺傳算法%混閤智能算法
여행상문제%차분진화%유전산법%혼합지능산법
设计了基于标准差分进化算法(differential evolution,DE)与遗传算法(genetic algorithm,GA)的混合差分进化算法(hybrid DE,HDE),同时用典型的测试函数对HDE进行性能测试.针对旅行商问题(traveling salesman problem,TSP)的求解难题,给出了采用位置一次序转换策略和HDE的有效求解方法,并测试了Oliver 30个城市的TSP.仿真结果表明,与DE和GA相比,HDE的优势在收敛率、平均最优解以及耗时上都很明显,证明了HDE在解决TSP问题上的有效性和稳定性.
設計瞭基于標準差分進化算法(differential evolution,DE)與遺傳算法(genetic algorithm,GA)的混閤差分進化算法(hybrid DE,HDE),同時用典型的測試函數對HDE進行性能測試.針對旅行商問題(traveling salesman problem,TSP)的求解難題,給齣瞭採用位置一次序轉換策略和HDE的有效求解方法,併測試瞭Oliver 30箇城市的TSP.倣真結果錶明,與DE和GA相比,HDE的優勢在收斂率、平均最優解以及耗時上都很明顯,證明瞭HDE在解決TSP問題上的有效性和穩定性.
설계료기우표준차분진화산법(differential evolution,DE)여유전산법(genetic algorithm,GA)적혼합차분진화산법(hybrid DE,HDE),동시용전형적측시함수대HDE진행성능측시.침대여행상문제(traveling salesman problem,TSP)적구해난제,급출료채용위치일차서전환책략화HDE적유효구해방법,병측시료Oliver 30개성시적TSP.방진결과표명,여DE화GA상비,HDE적우세재수렴솔、평균최우해이급모시상도흔명현,증명료HDE재해결TSP문제상적유효성화은정성.
